The SOC estimation method for lithium battery based on the combined application of AH + EKF

荷电状态 扩展卡尔曼滤波器 电池(电) 等效电路 计算机科学 控制理论(社会学) 算法 电压 工程类 卡尔曼滤波器 功率(物理) 电气工程 人工智能 物理 控制(管理) 量子力学
作者
Xueqing Yuan,Weitao Zheng,Xiao Liang,Tianbao Zhang
标识
DOI:10.1117/12.3025097
摘要

It is of great practical significance for the state of charge (State of Charge, SOC). At present, the application of a single SOC estimation method can not get the optimal SOC estimate value well, resulting in a large deviation of the estimation. In view of the above problems, the joint application scheme of AH + EKF is proposed. First, the first-order RC circuit model was selected for parameter identification based on the battery discharge data, and then using the Beijing electric bus measured data (Bulk Battery Data System Test, BBDST) compared several estimation method, when a single AH integral method and EKF algorithm, the maximum error of 17.7% and 20.2%, respectively, using the method of AH and EKF algorithm overall maximum error is not more than 1%, the joint application of the algorithm has a very good estimation effect.
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